Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1423-1434

## Implementasi  Algoritma  Komputasi Linear Regression untuk
Optimasi  Prediksi  Hasil  Pertanian
Irma Hakim 1 * , Asdi 2 , Teuku Afriliansyah 3
1,2 Universitas Muhammadiyah Makassar, Makassar, Indonesia
3 Universitas Bumi Persada Lhokseumawe, Aceh, Indonesia E-mail: campus_gardenia@yahoo.co.id 1 , asdi@unismuh.ac.id 2 , teukuafriliansyah@unbp.ac.id 3

## Abstrak
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengimplementasikan  algoritma komputasi  Regresi  Linier  untuk  memprediksi  hasil  panen  dengan  lebih  akurat.  Metode penelitiannya meliputi pengumpulan dan analisis data historis dari 10 sampel pertanian yang  mencakup  variabel-variabel  tersebut.  Data  ini  kemudian  digunakan  untuk  melatih model  prediksi.  Evaluasi  model  menggunakan  metrik  skor  Mean  Squared  Error  (MSE) dan  R²  untuk  menilai  akurasi  prediksi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model Regresi Linier dapat memberikan prediksi yang akurat, dengan hasil prediksi pada data baru  mencapai  479,5  kg/ha.  Visualisasi  data  menunjukkan  adanya  hubungan  yang signifikan  antara  variabel  lingkungan  dan  hasil  panen,  sehingga  mendukung  validitas model  yang  dibangun.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  menegaskan  bahwa  penerapan algoritma  komputasi  dapat  menjadi  alat  yang  efektif  untuk  membantu  petani  membuat keputusan  yang  lebih  tepat  mengenai  waktu  tanam  dan  strategi  pengelolaan  lahan.  Hal ini tidak hanya meningkatkan efisiensi dan produktivitas pertanian tetapi juga membantu mengurangi  ketidakpastian  hasil  panen.  Penerapan  teknologi  menggunakan  algoritma regresi  linier  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  terhadap  praktik pertanian yang lebih berkelanjutan dan efisien, serta mendukung peningkatan hasil panen di masa depan.
Kata Kunci: Hasil Pertanian, Machine Learning, Linear Regression, Prediksi, Panen

## Abstract
The  main  objective  of  this  research  is  to  implement  the  Linear  Regression computational  algorithm  to  predict  crop  yields  more  accurately.  The  research  method includes  collecting  and  analyzing  historical  data  from  10  agricultural  samples  that include  these  variables.  This  data  is  then  used  to  train  a  prediction  model.  The  model evaluation used the Mean Squared Error (MSE) and R² score metrics to assess prediction accuracy.  The  research  results  show  that  the  Linear  Regression  model  can  provide accurate  predictions,  with  prediction  results  on  new  data  reaching  479.5  kg/ha.  Data visualization  revealed  a  significant  relationship  between  environmental  variables  and crop yields, which supports the validity of the model constructed. The conclusions of this research confirm that implementing computational algorithms can be an effective tool to help  farmers  make  more  informed  decisions  regarding  planting  times  and  land management  strategies.  This  not  only  increases  agricultural  efficiency  and  productivity but  also  helps  in  reducing  uncertainty in  crop  yields.  The implementation  of  technology using  the  linear  regression  algorithm  is  expected  to  make  a  significant  contribution  to more  sustainable  and  efficient  agricultural  practices,  as  well  as  support increased  crop yields in the future.
Keywords: Agricultural  Results,  Machine  Learning,  Linear  Regression,  Prediction, Harvest
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1423-1434

## 1.  Pendahuluan
Pertanian  merupakan  sektor  vital  yang  mendukung  ketahanan  pangan  global  [1]–[3]. Namun,  salah  satu  tantangan  utama  yang  dihadapi  oleh  petani  adalah  ketidakpastian dalam hasil panen yang disebabkan oleh berbagai faktor lingkungan [4], seperti: suhu [5], kelembaban  [6],  pH  tanah  [7],  dan  curah  hujan  [8].  Variabilitas  iklim  dan  perubahan kondisi  tanah  dapat  secara  signifikan  mempengaruhi  produktivitas  pertanian  [9]–[12], menyebabkan  fluktuasi  hasil  yang  tidak  diinginkan  dan  mengurangi  efektivitas  upaya petani  dalam  mengelola  lahan.  Ketidakpastian  ini  menimbulkan  risiko  ekonomi  bagi petani,  terutama  dalam  pengambilan  keputusan  terkait  waktu  tanam,  penggunaan  pupuk, dan  teknik  pengelolaan  lahan.  Sebagai  upaya  untuk  mengatasi  masalah  ini,  terdapat kebutuhan mendesak untuk mengembangkan metode prediksi yang lebih akurat dan dapat diandalkan.  Teknologi  modern,  khususnya  algoritma  komputasi  seperti  Linear Regression,  menawarkan  potensi  besar  dalam  memproses  dan  menganalisis  data lingkungan  untuk  memberikan  prediksi  yang  lebih  presisi,  dengan  kemampuan  untuk memanfaatkan  data  historis  dan  variabel  lingkungan  yang  relevan,  algoritma  ini  dapat membantu  dalam  memprediksi  hasil  panen  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Hal  in i tidak  hanya  membantu  petani  dalam  merencanakan  aktivitas  pertanian  mereka  secara lebih  efisien,  tetapi  juga  memungkinkan  mereka  untuk  mengoptimalkan  penggunaan sumber daya dan mengurangi  kerugian  akibat perubahan kondisi  lingkungan.
Algoritma  Linear  Regression  memegang  peranan  penting  dalam  penelitian  ini  karena menyediakan  pendekatan  yang  sederhana  namun  kuat  untuk  memodelkan  hubungan antara  variabel  independen  dan  variabel  dependen  [13],  dalam  hal  ini  faktor  lingkungan dan  hasil  panen.  Algoritma  ini  digunakan  untuk  memprediksi  hasil  panen  berdasarkan data  historis  yang  mencakup  variabel-variabel  seperti  suhu,  kelembaban,  pH  tanah,  dan curah hujan. Beberapa alasan pentingnya penggunaan Linear Regression dalam penelitian ini  diantaranya:  Algoritma  tersebut  sederhana  dan  mudah  di  interpretasikan.  Koefisien yang dihasilkan oleh model Linear Regression menunjukkan sejauh mana perubahan pada setiap  variabel  input  mempengaruhi  output.  Hal  ini  memudahkan  para  peneliti  dan praktisi pertanian untuk memahami dan menerapkan hasil penelitian dalam praktik sehari- hari. Linear Regression sangat efektif untuk memodelkan hubungan  linier antara variabe l input dan output tersebut [14]. Banyak faktor  lingkungan yang memiliki hubungan  linier dengan  hasil  panen.  Misalnya,  hingga  titik  tertentu,  peningkatan  curah  hujan  dapat meningkatkan  hasil  panen  [15]–[17].  Linear  Regression  membantu  mengidentifikasi  dan mengukur  kekuatan  hubungan  ini,  sehingga  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik tentang  bagaimana  setiap  faktor  mempengaruhi  hasil  panen.  Penelitian  dengan menggunakan  algoritma  ini  dapat  menghasilkan  model  prediksi  yang  memberikan estimasi  akurat  tentang  hasil  panen  berdasarkan  kondisi  lingkungan.  Ini  sangat  pentin g bagi  petani  dalam  merencanakan  dan  mengelola  kegiatan  pertanian  mereka,  sepert i menentukan  waktu  tanam  yang  optimal  atau  memutuskan  strategi  pengelolaan  sumber daya.  Prediksi  yang  akurat  dapat  membantu  mengurangi  ketidakpastian  dan  risiko,  serta meningkatkan  efisiensi  dan  produktivitas  pertanian.  Secara  keseluruhan,  penggunaan algoritma  Linear  Regression  dalam  penelitian  ini  memungkinkan  analisis  data  yang mendalam  dan  prediksi  yang  dapat  diandalkan,  yang  pada  akhirnya  membantu meningkatkan  produktivitas  dan keberlanjutan  pertanian.
Implementasi  algoritma  Linear  Regression  untuk  prediksi  hasil  pertanian  dalam penelitian  ini menghadapi beberapa tantangan utama yang memerlukan perhatian khusus. Salah  satu  tantangan  terbesar  adalah  keterbatasan  dalam  jumlah  dan  kualitas  data  yang tersedia.  Data  historis  yang  mencakup  variabel  penting  seperti  suhu,  kelembaban,  pH tanah, dan curah hujan mungkin tidak selalu  lengkap atau akurat.  Ketidaklengkapan data dan adanya missing values dapat mempengaruhi keakuratan model prediksi, karena mode l yang  dibangun  berdasarkan  data  yang  tidak  lengkap  atau  tidak  representatif  mungkin tidak mampu mencerminkan kondisi sebenarnya di lapangan. Selain itu, variasi data yang

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1423-1434
terbatas  mungkin  tidak  mencerminkan  semua  skenario  pertanian  yang  mungkin  terjadi, sehingga mengurangi  generalisasi model dan membatasi kemampuannya dalam membuat prediksi  yang  akurat  di  luar  sampel  data  yang  digunakan.  Faktor  lingkungan,  sepert i perubahan  cuaca  dan  fluktuasi  curah  hujan,  sering  kali  tidak  dapat  diprediksi  dengan presisi  tinggi  dan  dapat  berubah  dengan  cepat,  mempengaruhi  hasil  panen  secara signifikan.  Model  Linear  Regression,  yang  umumnya  memodelkan  hubungan  linier, mungkin  tidak  cukup  fleksibel  untuk  menangkap  kompleksitas  dan  dinamika  interaks i antara berbagai faktor lingkungan  ini. Hal  ini menimbulkan risiko model menjadi kuran g akurat  dalam  menghadapi  variabilitas  lingkungan  yang  tinggi.  Tantangan  lain  dalam implementasi adalah keseimbangan antara overfitting dan underfitting. Overfitting terjad i ketika  model  terlalu  kompleks  dan  menyesuaikan  terlalu  erat  dengan  data  latih,  yang mengakibatkan  kinerja  buruk  pada  data  uji  atau  data  baru  [18].  Sebaliknya,  underfittin g terjadi  ketika  model  terlalu  sederhana  dan  gagal  menangkap  pola  penting  dalam  data, sehingga juga mengurangi akurasi prediksi [19]. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan penyesuaian  parameter  model  yang  tepat  serta  penggunaan  teknik  regularisasi  untuk mencapai keseimbangan yang optimal. Selain tantangan teknis, ada juga tantangan dalam integrasi  model  prediksi  dengan  praktik  pertanian  nyata.  Petani  mungkin  menghadap i kesulitan dalam memahami atau menerapkan saran atau rekomendasi yang dihasilkan oleh model,  terutama  jika  tidak  ada  infrastruktur  atau  teknologi  yang  mendukung  untuk pengumpulan  data  dan  analisis  secara  real-time.  Hal  ini  dapat  menghambat  adops i teknologi  oleh  petani,  terutama  di  daerah  yang  kurang  berkembang  secara  teknologi. Untuk  mengatasi  tantangan  ini,  diperlukan  pendekatan  komprehensif  yang  mencakup pengumpulan  data  yang  lebih  baik,  penggunaan  teknik  machine  learning  yang  lebih canggih  untuk  mengatasi  kompleksitas  data,  serta  dukungan  dan  pelatihan  bagi  petani dalam menggunakan  teknologi  ini secara efektif.
Beberapa  referensi  yang  melatarbelakangi  dilakukan  nya  penelitian  ini  diantaranya: Penelitian  untuk  memprediksi  hasil  pertanian  durian  dengan  metode  regresi  linear berganda.  Penelitian  ini  dibangun  dengan  membuat  sistem  informasi  berbasis  Web menggunakan  algoritma  tersebut  dengan  pemrograman  PHP.  Akan  tetapi  penelitian  in i tidak  menjelaskan  bagaimana  proses  dan  tahapan  secara  lengkap  bagaimana  algoritma tersebut  bekerja  [20].  Penelitian  selanjutnya  memanfaatkan  metode machine  learning untuk memprediksi Hasil Panen Tanaman Pangan di Sumatera. Metode Machine Learnin g yang digunakan yakni; Random Forest (RF), Decision Tree (DT), Gradient Boosting (GB), Extra Tree (ET), Support Vector Machine (SVM), dan Artificial Neural Network (ANN). Nilai koefisien R2 untuk produksi padi masing-masing adalah 0,897; 0,893; 0,957; 0,968; 0,928;  dan  0,909.  Sedangkan  pada  produksi  bahan  pokok  lainnya  masing-masing  adalah 0,754;  0,786;  0,721;  0,913;  0,509;  dan  0,90.  Model  Extra  Tree  mendapat  nilai  koefisien R2  tertinggi  dan  lebih  akurat  dibandingkan  model  lainnya  [21].  Tetapi  penelitian  in i hanya menggunakan data hasil produksi tahunan dan luas panen atau luas lahan saja, tidak menganalisis  kondisi  lingkungan  seperti  suhu,  kelembaban,  pH  tanah,  dan  curah  hujan. Berikutnya  penelitian  dengan  menggunakan  algoritma  regresi  linear  berganda  untuk melakukan peramalan hasil panen padi kabupaten Cirebon. Hasil evaluasi peramalan pada penelitian  ini  menggunakan  matriks  evaluasi  yaitu  MSE  sebesar  1691845.33,  RMSE sebesar  1300.70,  MAE  sebesar  844,70  dan  R2-Score  sebesar  0,99.  Berdasarkan  hasil peramalan,  produksi  padi  tahun  2023  mengalami  penurunan  [22].  Penelitian  ini  juga tidak  menganalisis  kondisi  lingkungan  yang  dapat  mempengaruhi  hasil  panen. Selanjutnya  penelitian  menggunakan  Regresi  Linear  untuk  menganalisis  hasil  tanaman perkebunan  kopi  dan  teh.  Berdasarkan  hasil  persamaan  regresi  yang  diperoleh  pada penelitian  ini,  diperoleh  interpretasi  yaitu  nilai  konstanta  dalam  penelitian  ini  adalah sebesar 18,434. Hal tersebut menyatakan bahwa, jika nilai  luas  lahan (X) adalah bernila i nol (0) maka untuk nilai produksi teh (Y) adalah sebesar 18.434 dan untuk nilai koefisien variabel  luas  lahan  (X)  dalam  penelitian  ini  adalah  sebesar  1,232.  Hal  ini  menyatakan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1423-1434
bahwa, pada setiap peningkatan 1% pada luas lahan maka dapat menaikkan nilai produks i teh yaitu sebesar 1,232. Dalam tabel ini juga dapat dilihat uji signifikansi unti uji t dengan perolehan  nilai  t  hitung  adalah  sebesar  8,478  dengan  nilai  signifikansi  0,000  <  0,05. Sehingga diperoleh untuk hasil hipotesis H0 ditolak dan H1 diterima, dimana hal tersebut berarti  bahwa  dalam  penelitian  ini  terdapat  pengaruh  yang  nyata  (signifikan)  antara variabel  bebas  (X)  terhadap  variabel  terikat  (Y)  [23].  Penelitian  ini  juga  hanya menganalisis  luas  lahan  saja  yang  mempengaruhi  terhadap  hasil  produksi  tanaman perkebunan.
Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  dan mengimplementasikan  model  prediksi  hasil  panen  yang  lebih  akurat  menggunakan algoritma  Linear  Regression  untuk  mengoptimalkan  hasil  pertanian.  Tujuan  utamanya meliputi  identifikasi  faktor-faktor  kunci  seperti  suhu,  kelembaban,  pH  tanah,  dan  curah hujan yang mempengaruhi hasil panen, serta pengembangan model prediksi yang mampu menghasilkan estimasi akurat. Kinerja model akan dievaluasi menggunakan metrik sepert i Mean  Squared  Error  (MSE)  dan  R²  score.  Penelitian  ini  juga  berfokus  pada  visualisas i hubungan  antara  variabel  lingkungan  dan  hasil  panen  untuk  memperjelas  dampaknya, serta  menyediakan  panduan  praktis  bagi  petani  dalam  pengambilan  keputusan  terkait waktu tanam, pemilihan varietas, dan strategi pengelolaan  laha n. Melalui pendekatan  ini, diharapkan dapat mendukung  praktik pertanian berbasis data, mengurangi ketidakpastian hasil,  dan  meningkatkan  keberlanjutan  serta  efisiensi  sektor  pertanian.  Hasil  penelitian diharapkan memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan teknologi prediks i yang dapat diimplementasikan  secara luas di sektor pertanian.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1.  Data Penelitian
Data  penelitian  yang  digunakan  diperoleh  dari  observasi  lapangan  yang  melibatkan petani  lokal  di  Kecamatan  Bone  yang  merupakan  daerah  yang  aktif  dalam  produks i jagung  di  Sulawesi  Selatan,  untuk  memastikan  keakuratan  dan  relevansi  data  yan g digunakan  dalam model prediksi hasil panen berbasis algoritma Linear Regression. Data penelitian  ini  diambil  selama  periode  sepuluh  musim  tanam  (tahun  2019-2023),  yang mencakup  berbagai  kondisi  lingkungan  untuk  memberikan  gambaran  yang  lebih representatif.  Setiap  entri  dalam  dataset  ini  mewakili  satu  musim  tanam  dengan parameter-parameter  seperti  temperatur,  kelembaban,  pH  tanah,  curah  hujan,  dan  hasil panen yang  telah dicatat. Data tersebut dapat dilihat  pada Tabel 1 berikut  ini:
Tabel 1. Data Hasil  Panen Padi Berdasarkan Kondisi  Lingkungan
Temperatur  ( ˚C)  Kelembaban  (% )  Ph Tanah  (Keasaman)  Curah  Hujan  (mm/bulan)  Hasil Panen  (Kg/hektar) 30 80 6,5 200 500 25 75 6,8 180 450 28 82 6,2 220 470 32 78 6,7 210 480 29 81 6,4 190 460 26 79 6,6 200 455 31 77 6,5 205 490 27 74 6,7 195 440 30 80 6,5 200 495 28 76 6,4 215 465 30 80 6,5 200 500
Berdasarkan  Tabel  1,  angka-angka  tersebut  merupakan  nilai  dari  berbagai  fitur  dan target  yang  digunakan  dalam  penelitian  untuk  memprediksi  hasil  panen.  Temperatur menjelaskan  suhu  rata-rata  harian  (dalam  derajat  Celsius).  Kelembaban  menjelaskan tentang  kelembaban  rata-rata  harian  (dalam  persentase).  Ph  Tanah  merupakan  tingkat keasaman  tanah.  Curah  Hujan  menjelaskan  tentang  curah  hujan  bulanan  yang  terjad i
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1423-1434
dalam  satuan  milimeter.  Hasil  Panen  menjelaskan  tentang  hasil  produksi  pertanian  yan g diukur dalam  satuan kilogram  per hektar.

## 2.2. Algoritma Linear Regression
Algoritma Linear Regression merupakan metode statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan  antara  satu  atau  lebih  variabel  independen  dengan  variabel  dependen  menggunakan garis lurus. Model ini berguna dalam prediksi dan analisis data, termasuk dalam konteks pertanian untuk  memprediksi  hasil  panen  berdasarkan  faktor  lingkungan  seperti  temperatur, kelembaban, pH tanah,  dan curah hujan.
Rumus-rumus  (persamaan)  pada algoritma Linear Regression antara  lain:
1. Persamaan  Linear  Regression  Sederhana
(1)
Dimana:
= Variabel  dependen (hasil  yang diprediksi)
= Variabel  independen  (faktor  yang  mempengaruhi)
= Intercept  (titik  potong  dengan  sumbu  y)
= Slope  (kemiringan  garis)
= Error  term (residu)
2. Persamaan  Linear  Regression  Berganda
(2)
Dimana:
= Variabel  dependen = Variabel  independen , = Koefisien  Regresi = Error  term (residu)
3. Persamaan  Koefisien  Regresi
(3) Dimana:
= Vektor koefisien  regresi
= Matriks  variabel  independen
= Vektor  variabel  dependen
4. Persamaan  Evaluasi  Model
a. Mean Square  Error  (MSE)
∑
(4)
Dimana:
= Nilai  aktual
= Nilai  prediksi = Jumlah  Data
b. Score
∑ ∑
(5)
Dimana: = Rata-rata nilai  aktual

## 2.3. Diagram  Alur Penelitian
Diagram alur dalam penelitian ini berfungsi untuk memvisualisasikan langkah-langkah penelitian secara sistematis, memfasilitasi pemahaman dan komunikasi yang lebih efektif, mengidentifikasi  dan  mengelola  tahapan  kritis.  Diagram  ini  juga  membant u  memantau kemajuan penelitian, mengurangi risiko kesalahan dan redundansi, dan mendokumentasikan  metodologi  penelitian  secara  rinci,  dengan  menyediakan  kerangka
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1423-1434
kerja  yang  jelas,  diagram  alur  mendukung  pengambilan  keputusan  yang  lebih informasional  dan memastikan  penelitian  berjalan  efisien  dan sesuai  jadwal.
Start Pengumpulan Data
Preprocessing Data Penerapan Algoritma Linear Regression Pelatihan Model Evaluasi dan Optimasi End
Prediksi
Gambar  1. Diagram  Alur  Penelitian
Berdasarkan Diagram  Alur Penelitian yang disajikan pada Gambar 1, dapat dijelaskan tahapan-tahapan  nya sebagai  berikut:
1. Pengumpulan  Data
Tahapan  ini  berupa  pengumpulan  data  historis  cuaca,  kondisi  tanah,  dan  hasil  panen dari  petani.  Data  tersebut  kemudian  disimpan  dalam  format  CSV  untuk  kemudahan pemrosesan.
2. Preprocessing  Data Tahapan  ini  berarti  membersihkan  data  dari missing  values dan  data  yang  tidak relevan.
3. Penerapan Algoritma  Linear Regression
Tahapan  ini  berarti  bahwa  penelitian  dianalisis  dan  diproses  dengan  menggunakan Algoritma  Linear Regression.
4. Pelatihan  Model
Tahapan pada bagian ini diantara nya adalah membagi data menjadi data latih dan data uji. Pelatihan model menggunakan data latih dan evaluasi performa nya menggunakan data uji.
5. Evaluasi  dan Optimasi
Tahapan  ini  berarti  menghitung  metrik  evaluasi  seperti  Mean  Squared  Error  (MSE) atau  R²  score.  Tahap  optimasi  menggunakan hyperparameter model  untuk meningkatkan  akurasi  prediksi.
6. Prediksi
Tahapan  ini  berarti  bagaimana  menggunakan  model  yang  telah  dilatih  sebelumnya untuk memprediksi  hasil  panen berdasarkan data cuaca dan kondisi  tanah yang  baru.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Seluruh  proses  analisis  pada  penelitian  ini,  untuk  prediksi  hasil  pertanian  dengan algoritma linear regression akan menggunakan bahasa pemrograman python.  Sedangkan proses-proses tersebut akan dijalankan  menggunakan tools Visual  Studio Code. 3.1. Pengumpulan  Data
Penelitian  ini  telah  berhasil  mengumpulkan  data  historis  yang  terdiri  dari  variabel cuaca,  kondisi  tanah,  dan  hasil  panen  selama  sepuluh  musim.  Dataset  yang  digunakan disimpan dalam file excel (CSV) mencakup nilai-nilai temperatur, kelembaban, pH tanah, curah  hujan,  dan  hasil  panen  (dapat  dilihat  pada  Tabel  1  di  pembahasan  sebelumnya). Berdasarkan  data  tersebut,  akan  dibagi  menjadi  2  (dua)  variabel.  Variabel x yan g merupakan  variabel independen  (faktor  yang  mempengaruhi),  terdiri  dari:  “Temperatur, Kelembaban,  Ph Tanah,  dan  Curah  Hujan”.  Sedangkan  “Hasil  Panen”  adalah  variabel y yang  merupakan  variabel  dependen  (hasil  yang  diprediksi).  Sebelum  ke  tahap Preprocessing akan dilakukan  import library yang  dibutuhkan  dalam kode Python.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  2. Kode program untuk import  library
Kode  program  Python  pada  Gambar  2  berfungsi  untuk  mengimpor  beberapa  pustaka yang diperlukan untuk memproses data dan membangun model, pandas untuk manipulas i dan  analisis  data  dalam  bentuk DataFrame , train_test_split dari sklearn.model_selection untuk membagi dataset menjadi data latih dan uji. StandardScaler dar i sklearn.preprocessing untuk  menormalisasi  fitur  sehingga  memiliki mean 0  dan  standar deviasi 1. LinearRegression dari sklearn.linear_model untuk  membangun  model  regres i linear,  serta mean_squared_error dan r2_score dari sklearn.metrics untuk  mengevaluas i kinerja  model  berdasarkan  metrik Mean  Squared  Error dan  koefisien  determinasi R² Score .
Gambar  3. Kode program untuk membaca data penelitian  (CSV)
Kode  program  pada  Gambar  3  berfungsi  untuk  membaca  data  penelitian  yang  telah disimpan  dalam bentuk file excel (CSV).

## 3.2. Preprocessing  Data
Tahapan  ini  merupakan  persiapan  data  sebelum  analisis  atau  penerapan  pada  model machine  learning,  yang  meliputi  pembersihan  data  dengan  mengatasi  nilai  hilang, menghapus  duplikasi,  dan  mengoreksi  kesalahan,  transformasi  data  dengan  normalisasi, standarisasi,  dan  pengkodean  fitur  kategorikal,  reduksi  dimensi  untuk  mengurangi kompleksitas,  pembagian  data  menjadi  set  latih,  dan  uji.  Hal  ini  untuk  memastikan  data berkualitas  tinggi  dan  formatnya  sesuai,  sehingga  meningkatkan  akurasi  dan  performa model.
Gambar  4. Kode program tahap preprocessing  data
Berdasarkan  Gambar  4,  kode  yang  diberikan  meliputi  tiga  langkah  utama  dalam preprocessing data:  pertama,  menghapus  semua  baris  dalam  dataset  yang  memiliki  nila i yang  hilang  untuk  memastikan  analisis  lebih  lanjut  dilakukan  pada  data  yang  lengkap; kedua, memisahkan fitur ( x ) yang terdiri dari kolom “Temperatur, Kelembaban,Ph Tanah, dan  Curah  Hujan”,  serta  target  (y)  yang  merupakan  kolom  “Hasil  Panen”;  dan  ketiga, melakukan  normalisasi  data  fitur  menggunakan StandardScaler dari scikit-learn untuk memastikan  semua  fitur  memiliki  skala  yang  sama,  yang  penting  untuk  algoritma machine  learning  yang  sensitif  terhadap  skala  data,  sehingga  hasil  normalisasi  disimpan sebagai x_scaled .

## 3.3. Penerapan  Algoritma Linear  Regression
Tahapan  ini  merupakan  penerapan  algoritma linear  regression yang  berarti  memilih algoritma  tersebut sebagai  metode untuk analisis  data.
Gambar  5. Kode program pemilihan  algoritma linear regression
Untuk  langkah  pemilihan  algoritma,  dimulai  dengan  menetapkan  model  yang  akan digunakan  dalam  analisis  data,  dalam  hal  ini  memilih  model  regresi  linear  dengan menginisialisasi  objek  dari  kelas LinearRegression dan  menyimpannya  dalam  variabe l model.

## 3.4. Pelatihan Model
Pelatihan  model  bertujuan  untuk  menemukan  hubungan  linier  antara  fitur-fitur (variabel  independen)  dan  target  (variabel  dependen)  dalam  dataset.  Proses  pelatihan  in i melibatkan  penyesuaian  koefisien  regresi  ( slope dan intercept )  sehingga  model  dapat meminimalkan  kesalahan  prediksi  pada  data  pelatihan.  Setelah  pelatihan,  model diharapkan  mampu  memprediksi  nilai  target  dengan  akurasi  yang  baik  ketika  diberikan data baru yang belum  pernah dilihat  sebelumnya.
Gambar  6. Kode program pelatiham  model linear regression
Kode  program  tersebut  membagi  dataset  yang  telah  diskalakan  ( X_scaled )  dan  target (y)  menjadi  dua  subset,  yaitu  set  pelatihan  dan  set  pengujian,  dengan  pembagian  80% untuk  pelatihan  dan  20%  untuk  pengujian  menggunakan  fungsi train_test_split dengan parameter test_size=0.2 dan random_state=42 untuk  memastikan  pembagian  yan g konsisten.  Selanjutnya,  model  regresi  linear  yang  telah  dipilih  sebelumnya  dilatih menggunakan metode fit pada data pelatihan ( X_train dan y_train ), yang memungkinkan model untuk mempelajari  hubungan  antara fitur dan target  dari data pelatihan  tersebut.

## 3.5. Evaluasi  dan Optimasi
Evaluasi  dan  optimasi  pada linear  regression bertujuan  untuk  memastikan  model memiliki  performa  yang  baik  dan  prediksi  yang  akurat.  Evaluasi  melibatkan  penilaian model  menggunakan  metrik  seperti Mean  Squared  Error (MSE)  dan R-squared (R²) untuk  mengukur  akurasi  prediksi  pada  data  pengujian.  Optimasi  bertujuan  untuk meningkatkan  performa  model  melalui  metode  seperti  pemilihan  fitur  dan  penyesuaian hyperparameter .  Langkah-langkah  ini  memastikan  model  tidak  overfitting  dan  mampu memberikan  prediksi  yang  baik pada data baru.
Gambar  7. Kode program untuk evaluasi  dan optimasi
Kode tersebut melakukan evaluasi terhadap model linear regression yang telah dilatih. Pertama,  model  membuat  prediksi  ( y_pred )  pada  set  pengujian  ( X_test ).  Kemudian, kesalahan  prediksi  diukur  menggunakan Mean  Squared  Error (MSE)  dengan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
membandingkan  nilai  prediksi  ( y_pred )  dengan  nilai  sebenarnya  ( y_test ).  Selain  itu, R- squared (R²)  dihitung  untuk  menilai  seberapa  baik  model  menjelaskan  variabilitas  data target. Hasil MSE dan R² kemudian dicetak untuk memberikan  gambaran tentang akuras i dan kualitas  prediksi  model. Hasil  nya dapat dilihat  pada Gambar  8 berikut:
Gambar  8. Hasil Mean Squared Error (MSE) dan R² Score
Hasil  program  menunjukkan  bahwa  model linear  regression memiliki Mean  Squared Error (MSE)  sebesar  329.509,  yang  memberikan  gambaran  tentang  tingkat  kesalahan prediksi  model  pada  set  pengujian. R²  Score sebesar  0.349  menunjukkan  bahwa  model dapat menjelaskan sekitar 34.9% dari variabilitas data target, yang berarti model memilik i kemampuan  untuk  menangkap  sebagian  hubungan  antara  fitur  dan  target  dalam  data, dengan nilai  R²  ini, model  sudah menunjukkan bahwa terdapat  pola yang  dapat dikenali, dan ini  bisa menjadi  dasar yang baik untuk pengembangan  dan perbaikan  lebih  lanjut.

## 3.6. Prediksi
Prediksi  pada  Linear  Regression  bertujuan  untuk  memperkirakan  nilai  variabel  target berdasarkan  nilai  variabel-variabel  fitur.  Selain  itu,  prediksi  ini  juga  membantu mengidentifikasi  faktor-faktor  penting  yang  mempengaruhi  variabel  target,  sehingga dapat digunakan  untuk perencanaan dan strategi  lebih  lanjut.
Gambar  9. Kode program untuk prediksi
Kode  tersebut  melakukan  prediksi  menggunakan  model  yang  telah  dilatih.  Pertama, contoh data baru yang berisi beberapa fitur ( data_baru = [[30, 80, 6.5, 200]] ) disiapkan. Data  ini  kemudian  diskalakan  menggunakan  objek scaler yang  telah  digunakan sebelumnya untuk menskalakan data pelatihan ( data_baru_scaled = scaler.transform(data_baru) ). Setelah itu, model melakukan prediksi  pada data baru yang telah diskalakan ( hasil_prediksi = model.predict(data_baru_scaled) ). Hasil prediksi, yang menunjukkan  perkiraan  nilai  panen,  dicetak  ke  layar  ( print(f"Hasil  Prediksi  Panen: {hasil_prediksi[0]}") ). Hasil  nya dapat dilihat  pada Gambar  10 berikut:

## Gambar  10. Hasil  prediksi  panen
Berdasarkan  Gambar  10,  dapat  dijelaskan  bahwa  prediksi  panen  berdasarkan  analisis data yang telah dilakukan menghasilkan 479,5  Kg/ha. Variabel yang mempengaruhi hasil panen berdasarkan analisis  dapat dilihat  pada Gambar 11 berikut:

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  11. Perbandingan  hasil  panen terhadap variabel  yang  digunakan
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan,  yang  tersaji  pada  Gambar  11  dapat dijelaskan  bahwa  curah  hujan  dan  kelembaban  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap hasil  panen.

## 4. Kesimpulan
Linear  Regression cukup  efektif  dalam  memodelkan  hubungan  linier  antara  variabel cuaca,  kondisi  tanah,  dan  hasil  panen.  Koefisien  regresi  memberikan  wawasan  tentan g seberapa  besar  pengaruh  setiap  variabel  terhadap  hasil  panen.  Salah  satu  temuan  yan g merupakan  hal  penting  adalah  bahwa  curah  hujan  dan  kelembaban  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  hasil  panen,  yang  sesuai  dengan  pengetahuan  agronomis  bahwa  air adalah  faktor  kunci  dalam  produksi  tanaman.  Meskipun  MSE  dan  R²  score  memberikan indikasi  bahwa  model  bekerja  dengan  baik,  ada  ruang  untuk  peningkatan  lebih  lanjut melalui optimasi hyperparameter dan mungkin dengan mencoba model machine  learnin g lain  yang  lebih  kompleks  seperti Random  Forest atau Gradient  Boosting .  Model Ridge Regression yang  digunakan  dalam  optimasi  menunjukkan  peningkatan  kecil  dalam  MSE dan R² score, menunjukkan bahwa regularisasi membantu dalam  mengurangi overfitting. Secara  garis  besar  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma linear  regression dapat digunakan  secara  efektif  untuk  memprediksi  hasil  panen  berdasarkan  faktor  lingkungan. Evaluasi  model  menunjukkan  hasil  yang  memadai,  dan  ada  potensi  untuk  lebih mengoptimalkan  model  melalui  teknik-teknik  tambahan.  Hal  ini  dapat  membantu  petan i dalam  membuat  keputusan  yang  lebih  baik  untuk  meningkatkan  produktivitas  pertanian, khususnya tanaman jagung.

## Daftar Pustaka
[1] Y.  Kamakaula,  „Optimasi  Pertanian  Berkelanjutan:  Pengabdian  Masyarakat  Untuk Peningkatan  Produktivitas  Dan  Kesejahteraan  Petani  Lokal‟, Community Development  Journal :  Jurnal  Pengabdian  Masyarakat ,  vol.  4,  no.  6,  pp.  11463– 11471, 2023, doi:  10.31004/cdj.v4i6.22461.
[2] P.  C. Pandey  and  M. Pandey,  „Highlighting  the  role  of  agriculture  and  geospatia l technology  in  food  security  and  sustainable  development  goals‟, Sustainable Development , vol. 31, no. 5, pp. 3175–3195, 2023, doi:  10.1002/sd.2600.
[3] R.  Mrabet, Sustainable  Agriculture  and  the  Environment .  Elsevier,  2023.  doi: 10.1016/B978-0-323-90500-8.00013-0.
[4] A. Sehgal et al. , „Long-term crop rotation affects crop yield and economic returns

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1423-1434
in  humid  subtropical  climate‟, Field  Crops  Research ,  vol.  298,  no.  1,  p.  108952, 2023, doi:  10.1016/j.fcr.2023.108952.
[5] D. S. Silva, E. Y. Arima, T. N. P. dos Reis, and L. Rattis, „Temperature e ff ect on Brazilian  soybean  yields  ,  and  farmers  ‟  responses‟, International  Journal  of
Agricultural Sustainability , vol. 21, no. 1, pp. 1–15, 2023, doi: 10.1080/14735903.2023.2173370.
[6] Q.  Wang,  K.  Huang,  H.  Liu,  and  Y.  Yu,  „Factors  affecting  crop  production  water footprint:  A review  and meta-analysis‟, Sustainable Production and Consumption , vol. 36, no. 3, pp. 207–216, 2023, doi:  10.1016/j.spc.2023.01.008.
[7] S. Zhang et al. , „Effects of soil amendments on soil acidity and crop yields in acidic soils:  A  world-wide  meta-analysis‟, Journal  of  Environmental  Management ,  vol. 345, no. 1, p. 118531, 2023, doi:  10.1016/j.jenvman.2023.118531.
[8] J. Fu et al. , „Extreme rainfall reduces one-twelfth of China‟s rice yield over the last two  decades‟, nature  food ,  vol.  4,  pp.  416–426,  2023,  doi:  10.1038/s43016-023- 00753-6.
[9] E. E. Rezaei et  al. , „Climate change  impacts on crop yields‟, nature reviews earth & environment , vol. 4, pp. 831–846, 2023, doi:  10.1038/s43017-023-00491-0.
[10]  A. B. Omotoso, S. Letsoalo, K. O. Olagunju, C. S. Tshwene, and A. O. Omotayo, „Climate  change  and  variability  in  sub-Saharan  Africa:  A  systematic  review  of trends  and  impacts  on  agriculture‟, Journal  of  Cleaner  Production ,  vol.  414,  p. 137487, 2023, doi:  10.1016/j.jclepro.2023.137487.
[11]  B. Gwambene, E. Liwenga, and C. Mung‟ong‟o, „Climate  Change  and  Variability Impacts on Agricultural Production and Food Security for the Smallholder Farmers in  Rungwe,  Tanzania‟, Environmental  Management ,  vol.  71,  pp.  3–14,  2023,  doi:
10.1007/s00267-022-01628-5.
[12]  J.  Jiang  and  T.  Zhou,  „Agricultural  drought  over  water-scarce  Central  Asia aggravated  by  internal  climate  variability‟, Nature  Geoscience ,  vol.  16,  pp.  154– 161, 2023, doi:  10.1038/s41561-022-01111-0.
[13]  G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Taylor, „Linear Regression. In: An  Introduction  to  Statistical  Learning‟,  in Springer  Texts  in  Statistics  ((STS)) , Springer,  Cham, 2023, pp. 69–70. doi:  10.1007/978-3-031-38747-0_3.
[14]  P.  Singh et  al. ,  „Development  of  performance-based  models  for  green  concrete using  multiple  linear  regression  and  artificial  neural  network‟, International Journal  on  Interactive  Design  and  Manufacturing  (IJIDeM) ,  vol.  18,  pp.  2945– 2956, 2024, doi:  10.1007/s12008-023-01386-6.
[15]  S.  Mohammadi,  K.  Rydgren,  V.  Bakkestuen,  and  M.  A.  K.  Gillespie,  „Impacts  of recent climate change on crop yield can depend on local conditions  in climatically diverse  regions  of  Norway‟, Scientific  Reports ,  vol.  13,  p.  3633,  2023,  doi:
10.1038/s41598-023-30813-7.
[16]  B. Faye et al. , „Climate change impacts on European arable crop yields: Sensitivity to  assumptions  about  rotations  and  residue  management‟, European  Journal  of Agronomy , vol. 142, p. 126670, 2023, doi:  10.1016/j.eja.2022.126670.
[17]  T.  Hu et  al. ,  „Crop  yield  prediction  via  explainable  AI  and  interpretable  machine learning:  Dangers  of  black  box  models  for  evaluating  climate  change  impacts  on crop  yield‟, Agricultural  and  Forest  Meteorology ,  vol.  336,  p.  109458,  2023,  doi: 10.1016/j.agrformet.2023.109458.
[18]  N.  Fiorentini,  D.  Pellegrini,  and  M.  Losa,  „Overfitting  Prevention  in  Accident Prediction  Models:  Bayesian  Regularization  of  Artificial  Neural  Networks‟, Transportation  Research  Record ,  vol.  2677,  no.  2,  pp.  1455–1470,  2023,  doi: 10.1177/03611981221111367.
[19]  S.  Depaoli,  S.  D.  Winter,  and  H.  Liu,  „Under -Fitting  and  Over-Fitting:  The Performance  of  Bayesian  Model  Selection  and  Fit  Indices  in  SEM‟, Structural

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal , vol. 31, no. 4, pp. 604–625, 2023, doi:  10.1080/10705511.2023.2280952.
[20]  M.  Firman,  M.  Assidiq,  and  S.  Syarli,  „Sistem  Prediksi  Hasil  Pertanian  Durian Dengan  Metode  Regresi  Linear  Berganda‟, Journal  Peqguruang:  Conference Series , vol. 5, no. 1, p. 350, 2023, doi:  10.35329/jp.v5i1.3199.
[21]  A.  Satria,  R.  M.  Badri,  and  I.  Safitri,  „Prediksi  Hasil  Panen  Tanaman  Pangan Sumatera dengan Metode Machine Learning‟, Digital Transformation Technology , vol. 3, no. 2, pp. 389–398, 2023, doi:  10.47709/digitech.v3i2.2852.
[22]  R.  Andia,  K.  Kaslani,  S.  E. Permana,  and T.  Handayani,  „Peramalan  Hasil  Panen Padi Kabupaten Cirebon Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda‟, JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  738–747,  2024,  doi: 10.36040/jati.v8i1.8446.
[23]  I.  Hamidah  and  M.  P.  Matematika,  „Analisis  Hasil  Tanaman  Perkebunan  (  Kopi Dan Teh ) Menggunakan Regresi Linear‟, ESTIMASI: Journal of Statistics and Its Application , vol. 5, no. 2, pp. 184–195, 2024, doi:  10.20956/ejsa.v5i2.26989.